Datenmanagement in der Cloud für den Bereich Simulationen und Wissenschaftliches Rechnen

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1 Datenmanagement in der Cloud für den Bereich Simulationen und Wissenschaftliches Rechnen Peter Reimann, Tim Waizenegger, Matthias Wieland, Holger Schwarz Institute für Parallele and Verteilte Systeme (IPVS) Universität Stuttgart 2. Workshop Data Management in the Cloud auf der 44. GI-Jahrestagung 23. September 2014, Stuttgart, Deutschland

2 Simulation des Knochenwachstums Biomechanische Berechnung (Pandas) Rechnet externe Last auf Knochen in interne Lastverteilung im Knochengewebe um Interne Lastverteilung beeinflusst Interaktion von Zellen im Gewebe Art der Zellinteraktion führt entweder zu Abbau oder zu Bildung von Knochengewebe Systembiologische Berechnung (GNU Octave) 2

3 Anpassung der Biomechanischen Knochenkonfiguration Schlafen Gehen Arbeiten Simulation des Knochenwachstums Biomechanische Biomechanische Berechnung (Pandas) Berechnung (Pandas) 120 MB 2 GB ETL ETL 2 MB 2 MB Biomechanische Berechnung (Pandas) 600 MB ETL 2 MB Typische Bewegungssequenzen Charakteristische Lösungen für Interne Lastverteilung Lösung Gemäß Approximiertem Tagesablauf Systembiologische Berechnung (GNU Octave) 2 MB Knochendichte 3

4 Softwarebereitstellung Datenbereitstellung Daten- Rückgabe Umsetzung der Simulation in der Cloud Biomechanische Berechnung (Pandas) GB - TB ETL > 10 MB Systembiologische Berechnung (GNU Octave) 2 MB Pandas- Quellcode MapReduce- Aufträge 1 Software as a Service (SaaS) Hadoop-Dienst Platform as a Service (PaaS) Octave- Skripte HadoopDFS Eingabedaten Ergebnisdaten Amazon S3 Infrastructure as a Service (IaaS) Speicher Rechenleistung Netzwerk 2 Octave-Rechendienst Cloud-Nutzer 3 Einhaltung nicht-funktionaler Anforderungen Cloud-Anbieter 4

5 Agenda Motivationsszenario Knochensimulation Softwarebereitstellung Einsatz des OASIS Standards TOSCA für Pandas-Software Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications Datenbereitstellung und Datenrückgabe Diskussion verschiedener Alternativen Einsatz des SIMPL-Rahmenwerks für Pandas SimTech Information Management, Processes, and Languages Einhaltung nicht-funktionaler Anforderungen Diskussion von Möglichkeiten zur Definition und Einhaltung relevanter Anforderungen 5

6 TOSCA Diensttopologie für Pandas Pandas Simulationssoftware Pandas Software (Anwendung) S Simulationsdatenbank (SimDB) Linux OS 1 (Ubuntu) Öffentliche virtuelle Maschine (AmazonEC2) Security Policy: Verschlüsselte Datenbank Security Policy: Ortseinschränkung der Bereitstellung (Datenschutz) DBMS (SQL RDBMS) Linux OS 2 (Ubuntu) Private virtuelle Maschine (OpenStack) Legende: Node (Type) (hosted on) (connects to) Policy Definition Policy Annotation 6

7 TOSCA Pläne für Bereitstellung und Verwaltung einer Cloud-Anwendung Deployment-Plan für automatisierte Bereitstellung der Pandas-Software Open- Stack VM erstellen EC2 VM erstellen DBMS installieren Linux-Pakete installieren (g++, gfortran) Simulationsdatenbank erstellen Pandas Quellcode herunterladen DB-Zugriff für Pandas konfigurieren Pandas Quellcode kompilieren Pandas starten Management-Pläne für deren Verwaltung zur Laufzeit In unserem Kontext insbesondere für Datenbereitstellung und Datenrückgabe (siehe nachfolgende Folien) 7

8 Datenbereitstellung: Anforderungen Generische Lösung zur Kopplung beliebiger Simulationen Unterstützung einer Vielzahl an heterogener Datenformaten und Datenmanagementoperationen Abstraktionsunterstützung für Wissenschaftler Wissenschaftler haben keine hohe Expertise im Bereich des Datenmanagements Sollten nicht mit komplexen Implementierungsdetails überfordert werden Integration der Datenbereitstellung in TOSCA wünschenswert Gleiche Lösung für Software- und Datenbereitstellung 8

9 Alternativen für die Datenbereitstellung ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden) Bieten vielfältige und damit generische Möglichkeiten zur Umsetzung von Datenmanagementoperation Keine für Wissenschaftler adäquate Abstraktionsunterstützung Integration in TOSCA schwierig Erweiterungen von Workflow-Sprachen zur Einbettung von Datenbankanweisungen (z.b. BPEL/SQL) Integration in TOSCA-Pläne über Workflows leicht möglich Meist eingeschränkt auf bestimmte Datenressourcen und damit nicht generisch Ebenso keine adäquate Abstraktionsunterstützung 9

10 SIMPL-Rahmenwerk Workflow-Modellierungstool Workflow-Ausführungsumgebung DM- Pattern DM- Aktivität DM- Aktivität Generische Datenzugriffsabstraktion Generischer Datenzugriff und generische Datenmanagement-Aktivitäten Keine Einschränkung auf bestimmte Datenressourcen / Datenformate ETL-Tools bieten häufig noch mehr (komplexe) Operationen als die Datenressourcen Für Wissenschaftler geeignete Abstraktionsunterstützung über typische Datenmanagement-Patterns Integration in TOSCA-Pläne über Workflows leicht möglich Offener Punkt: Wie kann SIMPL mit ETL-Tools kombiniert werden? 10

11 SIMPL-Datenmanagement-Aktivitäten in TOSCA Management-Plänen TOSCA-Plan zur Datenbereitstellung für Pandas Für jede Eingabedatei IssueCommand (SSH) Verzeichnis erzeugen Assign (XPath) Bestimme Dateien TransferData (SCP) Kopiere Datei 11

12 Patterns als Abstraktionsunterstützung Data Provisioning Pattern Simulationsmodell: Biomechanisches Knochenmodell Mathematische Variablen: Geometrische Knochenbeschreibung Materialparameter Randbedingungen Ziel: Software-Instanz Pandas Reduktion der sichtbaren Workflow-Aktivitäten von 4 auf 1 Modellierung dieser Aktivität deutlich weniger komplex Hauptsächlich Begrifflichkeiten aus Simulationsmodellen, mit denen Wissenschaftler bereits vertraut sind 12

13 Für Simulationen Relevante Nicht- Funktionale Anforderungen Datensicherheit Schutzwürdiges geistiges Eigentum oder gesetzliche Bestimmungen Datenqualität Mathematische Simulationsmodelle sowie deren numerische Implementierungen bringen Ungenauigkeiten mit ein Effizienz und Optimierungsmöglichkeiten Stichpunkt Big Data Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit Simulation erneut durchführbar machen Logging / Monitoring / Provenance 13

14 Datensicherheit: Policy4TOSCA-Rahmenwerk Pandas Software Pandas Simulationssoftware S Simulationsdatenbank Linux OS 1 Security Policy: Verschlüsselte Datenbank DBMS Virtuelle Maschine Security Policy: Ortseinschränkung der Bereitstellung (Datenschutz) Linux OS 2 Virtuelle Maschine Policies ermöglichen frei definierbare Anforderungen Einhaltung von Datensicherheitsanforderungen über Auswahl passender Anwendungskomponenten Anpassung der TOSCA Deployment- bzw. Management-Pläne 14

15 Effizienz und Optimierungsmöglichkeiten Untersuchung verschiedener Optimierungsmöglichkeiten in Bezug auf Tauglichkeit für Simulationen Änderungen von TOSCA Diensttopologien Z.B. Datenbank-Stack für Pandas in öffentlicher Cloud-Umgebung Dann aber negative Auswirkungen auf Datensicherheit möglich Methoden zur flexiblen Reaktion auf sich konkurrierende Anforderungen Ansätze zur Workflow-Restrukturierung Z.B. Optimierungen von Workflows mit eingebetteten SQL-Anweisungen Dissertation von Marko Vrhovnik, Universität Stuttgart, 2011 Für generische Lösung Erweiterung auf andere Datenressource MapReduce / Big Data Z.B. für komplexe ETL-Operationen als Hadoop-Dienst in der Cloud 15

16 Zusammenfassung Cloud-Infrastrukturen zur Umsetzung von Simulationen Geeignet für große und variierende Datenvolumina sowie Rechenaufwände, speziell bei gekoppelten Simulation OASIS-Standard TOSCA zur Umsetzung der Softwarebereitstellung für Simulationen in der Cloud Alternativen für die Datenbereitstellung und rückgabe Integration des SIMPL-Rahmenwerks mit TOSCA Offener Punkt: Kombination von SIMPL mit ETL-Tools Definition und Einhaltung nicht-funktionaler Anforderungen Policy4TOSCA-Rahmenwerk Einhaltung der Anforderungen hauptsächlich für Datensicherheit Offener Punkt: Untersuchung und Integration weitere Anforderungen 16

17 VIELEN DANK FÜR IHRE AUFMERKSAMKEIT

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